程璐　何廣文

內(nèi)容提要：結(jié)構(gòu)性貨幣政策的定向調(diào)控效應(yīng)會(huì)因政策工具使用的不同而差異巨大，本文考察了結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的傳導(dǎo)路徑和作用效果?？紤]到差異性、特殊性和創(chuàng)新性等特點(diǎn)，結(jié)構(gòu)性貨幣政策可以通過(guò)預(yù)期作用路徑、利率與成本收益路徑、信貸與定向支持路徑和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償路徑進(jìn)行傳導(dǎo)?；谵r(nóng)業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，運(yùn)用擴(kuò)展的面板FAVAR模型實(shí)證分析研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)量型和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合都會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性產(chǎn)生影響，且作用力度大于傳統(tǒng)貨幣政策;數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利性影響不顯著，而價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利性有顯著影響，但存在滯后效應(yīng)。因此，中央銀行通過(guò)“精準(zhǔn)發(fā)力”，采用價(jià)格型為主、數(shù)量型為輔的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，會(huì)更有利于緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)融資困境，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興和可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：結(jié)構(gòu)性貨幣政策;農(nóng)業(yè)企業(yè);傳導(dǎo)路徑;面板FAVAR模型;調(diào)控效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F82? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：1001-148X（2020）09-0111-10

一、前言

習(xí)近平總書記在十九大報(bào)告中提出實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，而農(nóng)業(yè)企業(yè)作為鄉(xiāng)村振興的主力軍，融資難、融資貴依舊是制約其發(fā)展的瓶頸，如何發(fā)揮宏觀經(jīng)濟(jì)政策的引導(dǎo)和激勵(lì)作用，把更多的金融資源配置到農(nóng)村重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，破解農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資約束是現(xiàn)階段政策關(guān)注的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。傳統(tǒng)上總量調(diào)節(jié)的貨幣政策也嘗試在引導(dǎo)結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化方面發(fā)揮積極作用，中央銀行先后創(chuàng)設(shè)了“定向降準(zhǔn)”、“定向再貸款”、“借貸便利”等多種數(shù)量型和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，把已有的存量和增量貨幣向三農(nóng)領(lǐng)域傾斜[1]，以期緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資困境。由此有以下需要考慮的問(wèn)題：與傳統(tǒng)貨幣政策相比，結(jié)構(gòu)性貨幣政策是否能緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資約束？如果可以，其特有的傳導(dǎo)路徑是什么？究竟是數(shù)量型工具還是價(jià)格型工具更為有效？結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的定向調(diào)控效應(yīng)會(huì)因政策工具使用的不同而差異巨大，不僅會(huì)對(duì)破解農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資約束乃至整個(gè)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略都會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。這些問(wèn)題的研究對(duì)當(dāng)前結(jié)構(gòu)性貨幣政策的定向操作具有顯著的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

Cole et al.（2011）[2]和Mishkin（2011）[3]等認(rèn)為，當(dāng)一個(gè)經(jīng)濟(jì)體出現(xiàn)融資條件惡化或者經(jīng)濟(jì)陷入流動(dòng)性陷阱的情況下，傳統(tǒng)貨幣政策可能會(huì)在一定程度下失效。此時(shí)，中央銀行就會(huì)考慮采用非常規(guī)的貨幣政策調(diào)整和影響市場(chǎng)利率，以此促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。貨幣政策通常被視為一種總量型調(diào)控方式，但在一定程度上也可以發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整效應(yīng)。卞志村和孟士清（2014）[4]認(rèn)為結(jié)構(gòu)性貨幣政策兼具微觀功能，可以降低部分金融機(jī)構(gòu)融資成本，引導(dǎo)資金流向三農(nóng)等微觀主體。巴曙松等（2018）[5]認(rèn)為結(jié)構(gòu)性貨幣政策可以顯著降低市場(chǎng)利率，但作用效果邊際遞減。

關(guān)于結(jié)構(gòu)性貨幣政策的傳導(dǎo)路徑研究。Bauer和Neely（2012）[6]認(rèn)為，結(jié)構(gòu)性貨幣政策可以借助信號(hào)效應(yīng)影響和穩(wěn)定市場(chǎng)利率;劉瀾飚等（2017）[7]研究表明中央銀行通過(guò)政策公告等信號(hào)作用可以增強(qiáng)“借貸便利類”結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的有效性，但是其有效性會(huì)隨著利率期限的延長(zhǎng)而減弱。Cecioni等（2011）[8]研究認(rèn)為結(jié)構(gòu)性貨幣政策實(shí)際上是一種“稅收型”的貨幣政策，可以通過(guò)資產(chǎn)負(fù)債表進(jìn)行傳導(dǎo)，通過(guò)把私人部門的高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移到中央銀行的資產(chǎn)負(fù)債表上，利用中央銀行信用有助于穩(wěn)定實(shí)體經(jīng)濟(jì)和降低金融體系風(fēng)險(xiǎn)，如美聯(lián)儲(chǔ)通過(guò)資產(chǎn)負(fù)債表的傳導(dǎo)為金融市場(chǎng)注入流動(dòng)性等。Peersman（2011）[9]認(rèn)為與傳統(tǒng)貨幣政策的傳導(dǎo)路徑一樣，利率渠道和信貸渠道同樣是結(jié)構(gòu)性貨幣政策的主要傳導(dǎo)渠道，中央銀行運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，通過(guò)利率和信貸傳導(dǎo)渠道傳導(dǎo)，可以引導(dǎo)資金流向特定領(lǐng)域，支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。胡育蓉和范從來(lái)（2017）[10]指出結(jié)構(gòu)性貨幣政策具有導(dǎo)流效應(yīng)、截流效應(yīng)、成本效應(yīng)和信號(hào)效應(yīng)。

在我國(guó)，結(jié)構(gòu)性貨幣政策效應(yīng)研究早期多以國(guó)外研究和定性分析為主。隨著結(jié)構(gòu)性貨幣政策的運(yùn)用不斷豐富與成熟，學(xué)者們開始對(duì)支農(nóng)再貸款、定向降準(zhǔn)、差別存款準(zhǔn)備金率、“借貸便利類”等結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具進(jìn)行了大量的實(shí)證研究，肯定了結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和引導(dǎo)資金流向的作用。馬理等（2015）[11]認(rèn)為在財(cái)政、稅收等政策協(xié)調(diào)配合下，定向降準(zhǔn)有助于提高商業(yè)銀行的涉農(nóng)貸款比例，提升對(duì)三農(nóng)領(lǐng)域的信貸投放。鄭壽明等（2019）[12]認(rèn)為支農(nóng)再貸款的支持和帶動(dòng)效果顯著，能夠激發(fā)地方法人金融機(jī)構(gòu)的積極性，通過(guò)增強(qiáng)其資金實(shí)力，使涉農(nóng)貸款占比穩(wěn)步提升;且運(yùn)用再貸款資金發(fā)放涉農(nóng)貸款的利率低于普通農(nóng)業(yè)貸款利率，對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)信貸可得性起到了積極作用，可以有效帶動(dòng)當(dāng)?shù)刂еa(chǎn)業(yè)的發(fā)展。孫少巖和劉芮嘉（2019）[13]運(yùn)用VAR模型實(shí)證得出利率導(dǎo)向型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的調(diào)控效果好于數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，中央銀行在實(shí)際運(yùn)用中應(yīng)根據(jù)不同背景和政策目標(biāo)，適時(shí)選取不同的政策工具。

但也有學(xué)者提出了不同意見。黎齊（2017）[14]認(rèn)為定向降準(zhǔn)政策的效果并不明顯，商業(yè)銀行作為傳統(tǒng)中介政策效果不佳，釋放的增量資金并沒有精確流入小微、三農(nóng)等弱勢(shì)部門。張克菲和吳晗（2018）[15]則研究表明“借貸便利類”工具在短期能有效降低利率水平，但長(zhǎng)期效果不顯著。而萬(wàn)沖和朱紅（2017）[16]認(rèn)為結(jié)構(gòu)性貨幣政策應(yīng)定位于維持金融穩(wěn)定而不是調(diào)整結(jié)構(gòu)，且要避免其長(zhǎng)期化、常態(tài)化。

通過(guò)現(xiàn)有研究文獻(xiàn)可以看出：（1）國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)結(jié)構(gòu)性貨幣政策的傳導(dǎo)路徑研究大多基于傳統(tǒng)的貨幣政策，對(duì)其特有的傳導(dǎo)路徑研究不夠深入和系統(tǒng)，缺少完整的理論框架。（2）實(shí)證分析多集中在某一種結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具上，對(duì)其工具組合的效應(yīng)分析較少;且實(shí)證分析多以銀行信貸行為的變化為主，而對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)等微觀主體的實(shí)證研究較少。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：（1）運(yùn)用經(jīng)濟(jì)學(xué)理論從區(qū)別于傳統(tǒng)貨幣政策傳導(dǎo)路徑的視角對(duì)結(jié)構(gòu)性貨幣政策的傳導(dǎo)路徑從差異性、特殊性和創(chuàng)新性等維度進(jìn)行深入分析，指出結(jié)構(gòu)性貨幣政策可以通過(guò)預(yù)期作用路徑、利率與成本收益路徑、信貸與定向支持路徑和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償路徑進(jìn)行傳導(dǎo)，有助于疏通貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制和構(gòu)建完整的理論框架。（2）以農(nóng)業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用擴(kuò)展的面板FAVAR模型，從數(shù)量型工具組合和價(jià)格型工具組合兩方面對(duì)結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的定向調(diào)控效應(yīng)進(jìn)行評(píng)價(jià)，更符合應(yīng)用實(shí)際。（3）對(duì)結(jié)構(gòu)性貨幣政策定向調(diào)控效應(yīng)的評(píng)價(jià)從引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)的信貸行為延伸到影響農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性和盈利性等，是研究方法的有益嘗試，而且為評(píng)價(jià)結(jié)構(gòu)性貨幣政策的定向調(diào)控效應(yīng)提供了更為針對(duì)性的實(shí)證依據(jù)。這些研究更有助于破解農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資約束，實(shí)現(xiàn)貨幣政策“精準(zhǔn)發(fā)力”。

三、結(jié)構(gòu)性貨幣政策的基本內(nèi)涵

（一）結(jié)構(gòu)性貨幣政策產(chǎn)生的背景

次貸危機(jī)后，由于零利率下限約束，使得傳統(tǒng)的總量型貨幣政策無(wú)法發(fā)揮作用，經(jīng)濟(jì)陷入“流動(dòng)性陷阱”。為加大對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的金融支持，國(guó)外央行嘗試使用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具向金融市場(chǎng)注入大量流動(dòng)性，刺激實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。但是在我國(guó)，結(jié)構(gòu)性貨幣政策的產(chǎn)生背景和國(guó)外略有不同，我國(guó)經(jīng)濟(jì)正處于從高速發(fā)展到高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)變，結(jié)構(gòu)性矛盾突出，表現(xiàn)之一就是金融資源分配不合理，大型企業(yè)、國(guó)有企業(yè)和金融資產(chǎn)吸納了過(guò)多的流動(dòng)性，而農(nóng)業(yè)企業(yè)和小微企業(yè)的流動(dòng)性則較為匱乏，且融資成本相對(duì)較高。因此，中央銀行的貨幣政策也從傳統(tǒng)的總量調(diào)控向更有針對(duì)性的定向調(diào)控轉(zhuǎn)變，要求不僅要把握好總量政策的取向和力度，還要在引導(dǎo)結(jié)構(gòu)調(diào)整優(yōu)化方面發(fā)揮積極作用，防止“大水灌溉”。2014年，中央提出在堅(jiān)持區(qū)間調(diào)控基礎(chǔ)上更加注重定向調(diào)控，實(shí)現(xiàn)貨幣政策的“精準(zhǔn)發(fā)力”，標(biāo)志著我國(guó)中央銀行的定向調(diào)控政策邁入新階段。

（二）結(jié)構(gòu)性貨幣政策的目標(biāo)

傳統(tǒng)貨幣政策是總量型政策，主要用來(lái)熨平經(jīng)濟(jì)周期，緩解實(shí)體經(jīng)濟(jì)的波動(dòng);政策目標(biāo)包括幣值穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、充分就業(yè)和國(guó)際收支平衡。而結(jié)構(gòu)性貨幣政策的政策目標(biāo)則明顯不同，它是在區(qū)間調(diào)控中更加注重定向調(diào)控。因此，本文認(rèn)為，我國(guó)的結(jié)構(gòu)性貨幣政策目標(biāo)應(yīng)體現(xiàn)以下兩個(gè)方面：一是在“量”上以激勵(lì)效應(yīng)為主，即引導(dǎo)存量和增量資金流向農(nóng)業(yè)企業(yè)和小微企業(yè)等國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，緩解其融資困境;二是在“價(jià)”上給予定向支持，即通過(guò)“定向降息”等方式引導(dǎo)中長(zhǎng)期利率下行，降低農(nóng)業(yè)企業(yè)和小微企業(yè)的融資成本。

（三）結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具

為提高政策的針對(duì)性和有效性，防止大水漫灌，實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)滴灌”，央行不斷創(chuàng)新完善調(diào)控方式和政策工具，形成了傳統(tǒng)貨幣政策工具和結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合調(diào)控的新局面。在實(shí)際運(yùn)用中，結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具也分為數(shù)量型工具和價(jià)格型工具。中央銀行可以通過(guò)定向降準(zhǔn)、支農(nóng)、支小再貸款和PSL等數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，從“量”上對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)、小微企業(yè)等給予定向的資金支持;還可以通過(guò)常備借貸便利（SLF）、中期借貸便利（MLF）和定向中期借貸便利（TMLF）等價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，從“價(jià)”上通過(guò)構(gòu)建不同期限的利率走廊上限，引導(dǎo)農(nóng)業(yè)企業(yè)和小微企業(yè)的融資成本下行。具體的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的創(chuàng)設(shè)時(shí)間、主要功能、操作對(duì)象及投放方式等如表1所示。

四、結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的傳導(dǎo)路徑

與傳統(tǒng)貨幣政策相比，結(jié)構(gòu)性貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制具有差異性、特殊性和創(chuàng)新性等特點(diǎn)。一是差異性維度：要充分考慮到從總量型經(jīng)濟(jì)政策到對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)等微觀主體結(jié)構(gòu)調(diào)整的轉(zhuǎn)變，從調(diào)節(jié)整個(gè)金融市場(chǎng)流動(dòng)性到影響金融機(jī)構(gòu)信貸行為（包含信貸規(guī)模和信貸結(jié)構(gòu)）的轉(zhuǎn)變，使貨幣政策能夠兼顧微觀基礎(chǔ);二是特殊性維度：結(jié)構(gòu)性貨幣政策在“量”、“價(jià)”上給予農(nóng)業(yè)企業(yè)的定向支持以及通過(guò)預(yù)期管理提高政策有效性和前瞻性等;三是創(chuàng)新性維度：結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具具有風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償功能，可以改善農(nóng)業(yè)企業(yè)融資環(huán)境，提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性等。因此，結(jié)合學(xué)者們前期的研究成果，本文認(rèn)為結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的傳導(dǎo)路徑主要有以下四個(gè)方面。

（一）預(yù)期作用傳導(dǎo)路徑

為了引導(dǎo)資金流向三農(nóng)領(lǐng)域，緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資約束，央行創(chuàng)設(shè)了多種數(shù)量型和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，通過(guò)政策宣傳和窗口指導(dǎo)向金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)業(yè)企業(yè)等微觀經(jīng)濟(jì)主體傳遞一種定向支持的信號(hào)，改善政策的有效性和前瞻性，加強(qiáng)市場(chǎng)預(yù)期，最終引導(dǎo)存量和增量資金流向農(nóng)業(yè)企業(yè)，實(shí)現(xiàn)貨幣政策的“精準(zhǔn)發(fā)力”。

（二）利率與成本收益?zhèn)鲗?dǎo)路徑

當(dāng)經(jīng)濟(jì)陷入“流動(dòng)性陷阱”，短期利率向長(zhǎng)期利率傳導(dǎo)受阻時(shí)，傳統(tǒng)利率傳導(dǎo)渠道可能失效，貨幣政策無(wú)法通過(guò)改善投資和總需求，刺激實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。而對(duì)于結(jié)構(gòu)性貨幣政策而言，它可以直接或間接地通過(guò)影響中期或長(zhǎng)期利率，提高短期利率向中期、長(zhǎng)期利率的傳導(dǎo)效率，達(dá)到疏通貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的目的。金融機(jī)構(gòu)和農(nóng)業(yè)企業(yè)等市場(chǎng)參與主體在理性決策下，都會(huì)遵循成本收益比較原則，當(dāng)中央銀行通過(guò)運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，使各個(gè)參與主體獲得薄利或者微利時(shí)，都可能潛在增加對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)等經(jīng)濟(jì)薄弱部門的信貸投放，同時(shí)降低融資成本。如通過(guò)SLF、MLF、TMLF等價(jià)格型工具“定向降息”，一方面中央銀行以較低的資金價(jià)格對(duì)特定金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行流動(dòng)性支持，降低金融機(jī)構(gòu)的負(fù)債端成本;另一方面中央銀行通過(guò)構(gòu)建各期限利率走廊機(jī)制，可以直接或間接地影響中長(zhǎng)期貸款利率，降低農(nóng)業(yè)企業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資成本。

（三）信貸與定向支持傳導(dǎo)路徑

對(duì)我國(guó)而言，信貸傳導(dǎo)機(jī)制不僅是傳統(tǒng)貨幣政策重要的傳導(dǎo)機(jī)制，同樣也是結(jié)構(gòu)性貨幣政策重要的傳導(dǎo)機(jī)制。無(wú)論是價(jià)格型結(jié)構(gòu)性政策工具還是數(shù)量型結(jié)構(gòu)性政策工具，都需要金融機(jī)構(gòu)作為載體，將信貸資金發(fā)放到農(nóng)業(yè)企業(yè)。中央銀行運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，通過(guò)規(guī)定資金用途和使用條件等，對(duì)全部金融機(jī)構(gòu)或部分金融機(jī)構(gòu)定向釋放流動(dòng)性，加大對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸支持。如支農(nóng)再貸款的使用，通過(guò)對(duì)特定金融機(jī)構(gòu)注入流動(dòng)性，規(guī)定貸款發(fā)放對(duì)象，使用條件和資金用途等要素，控制資金投向，定向支持農(nóng)業(yè)企業(yè)，最終達(dá)到緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)融資難的困境。

（四）風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償傳導(dǎo)路徑

農(nóng)業(yè)企業(yè)之所以融資難、融資貴，往往是因?yàn)槠湫刨J資金成本高、風(fēng)險(xiǎn)大、收益低的特點(diǎn)，金融資源不愿向其傾斜。中央銀行通過(guò)結(jié)構(gòu)性貨幣政策不僅可以為特定金融機(jī)構(gòu)的部分高風(fēng)險(xiǎn)實(shí)體項(xiàng)目提供定向融資支持和信用擔(dān)保，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移;還可以通過(guò)與財(cái)政、稅收、金融監(jiān)管等政策相配合，對(duì)金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行補(bǔ)償。因此，中央銀行通過(guò)對(duì)部分金融機(jī)構(gòu)發(fā)放的高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，可以引導(dǎo)信貸資金和社會(huì)資本加大對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸投入，降低融資價(jià)格，最終實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的目標(biāo)。如我國(guó)中央銀行的PSL操作，一方面通過(guò)提高中央銀行資產(chǎn)負(fù)債表中私人部門的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，做到風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移;另一方面作為間接讓金融機(jī)構(gòu)放貸的“機(jī)構(gòu)投資者”，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目進(jìn)行補(bǔ)償，加大對(duì)三農(nóng)領(lǐng)域基礎(chǔ)設(shè)施等薄弱環(huán)節(jié)的信貸投放，改善農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資環(huán)境。

可以看出，作為傳統(tǒng)貨幣政策的有益補(bǔ)充，結(jié)構(gòu)性貨幣政策更有利于疏通貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，達(dá)到引導(dǎo)增量和存量資金流向農(nóng)業(yè)企業(yè)或者降低農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資成本的目的。因此，對(duì)于農(nóng)業(yè)企業(yè)融資難、融資貴的問(wèn)題，可以通過(guò)貨幣政策的定向化、結(jié)構(gòu)化進(jìn)行緩解（參見圖1）。

五、擴(kuò)展的面板FAVAR模型設(shè)定與估計(jì)

（一）模型設(shè)定

對(duì)于貨幣政策的有效性研究，從國(guó)內(nèi)外研究經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，主流實(shí)證研究方法有三種：分別是向量自回歸模型（VAR模型）及其相關(guān)擴(kuò)展模型分析法、事件分析法和動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型分析法。本文考察不同類型的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具之間相互影響、相互疊加共同作用于農(nóng)業(yè)企業(yè)等微觀主體，如果只對(duì)某個(gè)結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具進(jìn)行研究，而忽略多種結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合操作的共同影響，會(huì)導(dǎo)致不能真實(shí)的反映政策調(diào)控效果，可能與實(shí)際情況不符，給貨幣政策的定向操作帶來(lái)難題。因此，結(jié)合前期學(xué)者們的研究基礎(chǔ)和本文研究實(shí)際，擬采用擴(kuò)展后的面板FAVAR模型。它的優(yōu)勢(shì)在于：信息含量豐富，且不存在過(guò)度參數(shù)化;可以有效克服微觀面板數(shù)據(jù)樣本量較少和時(shí)間序列較短的問(wèn)題;可以動(dòng)態(tài)反應(yīng)變量之間的相互關(guān)系;共同因子具有顯著的經(jīng)濟(jì)意義;不僅能體現(xiàn)工具組合的共同效應(yīng)，還能刻畫某種政策工具的特質(zhì)效應(yīng)。本文構(gòu)建擴(kuò)展的面板FAVAR模型如下：

Xt=ΛfFt+ΛyYt+et（1）

在模型（1）中，向量Xt是N×1維的經(jīng)濟(jì)變量，包括貨幣政策工具和貨幣政策目標(biāo)有關(guān)的一組變量。Ft表示K×1維未觀測(cè)到的經(jīng)濟(jì)變量，Λf是N×K維不可觀測(cè)因子載荷矩陣;Yt表示M×1維可觀測(cè)的經(jīng)濟(jì)變量，Λy是N×M維可觀測(cè)因子載荷矩陣，且K+MN;et是均值為0，協(xié)方差矩陣為H的隨機(jī)誤差項(xiàng)。該模型中，Bernanke等（2005）[17]認(rèn)為貨幣政策工具是基準(zhǔn)利率且是唯一可觀測(cè)的變量，其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量都是不可觀察的變量。本文按照歐陽(yáng)志剛和薛龍（2017）[18]的研究方法，對(duì)FAVAR模型進(jìn)行擴(kuò)展，將模型（1）中一種貨幣政策工具擴(kuò)展到多種政策工具組合的共同因子，因此Yt就代表貨幣政策工具組合的共同因子。由于貨幣政策工具組合的共同因子體現(xiàn)的是多種貨幣政策工具的共同信息，所以這種傳導(dǎo)效應(yīng)揭示的就是多種貨幣政策工具組合的作用效果，稱其為貨幣政策工具的組合效應(yīng)。

FtYt=ΦLFt-1Yt-1+υt（2）

在模型（2）中，向量Yt是貨幣政策工具組合的共同因子，向量Ft是宏觀經(jīng)濟(jì)變量的潛在因子，ΦL為M×N階系數(shù)矩陣;υt是均值為0，協(xié)方差矩陣為Q的隨機(jī)誤差項(xiàng)。由于Ft中會(huì)包含Yt的信息，為了保證FAVAR模型估計(jì)準(zhǔn)確，需要剔除Ft中Yt的信息。

Rit=αi+ft+∑nt=1ΨntRit，t-n+uit（3）

在模型（3）中，Rit=r1it，r2it，…，rrit為R×1維向量，即包含了R個(gè)內(nèi)生變量，αi為個(gè)體效應(yīng)，ft為時(shí)間效應(yīng)，Ψnt為Rit滯后變量Rit，t-n的系數(shù)，uit為干擾項(xiàng)，且滿足ER′it，uit+s=0s0。

由此可見，模型（1）、（2）和（3）構(gòu)成本文擴(kuò)展的面板FAVAR模型。本文將提取的不同類型貨幣政策工具組合因子、宏觀經(jīng)濟(jì)因子以及農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性、盈利性等指標(biāo)構(gòu)建變量集Rit，結(jié)合面板VAR模型進(jìn)行估計(jì)。

（二）模型估計(jì)

1.FAVAR模型估計(jì)。用該模型進(jìn)行估計(jì)，關(guān)鍵是剔除變量Ft中變量Yt的信息，精確刻畫結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合的傳導(dǎo)效應(yīng)。目前剔除變量Ft中變量Yt的主要研究方法有三種：兩部主成分法、吉布斯抽樣法和反復(fù)迭代法。通過(guò)Bernanke等（2005）研究對(duì)比發(fā)現(xiàn)，這三種方法計(jì)算結(jié)果差異不大，因此本文采用該研究方法，用兩部主成分法剔除變量Ft中變量Yt的信息。首先，將宏觀經(jīng)濟(jì)變量集分為“慢速變化變量集”和“快速變化變量集”，區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)是不受變量Yt沖擊的變量為慢速變化變量，在本文指產(chǎn)出類、價(jià)格指數(shù)類和景氣指數(shù)類指標(biāo);其次，分別對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量集和“慢速變化變量集”提取前K個(gè)主成分X

2.面板FAVAR模型估計(jì)。由于模型中不僅存在不隨時(shí)間改變的個(gè)體效應(yīng)，還存在被解釋變量Rit的滯后變量Rit，t-n，所以本模型是一個(gè)包括固定效應(yīng)的動(dòng)態(tài)面板FAVAR模型。因此，本文首先采用“組內(nèi)均值差分法”去除時(shí)間效應(yīng)ft，其次采用“前向均值差分法”去除個(gè)體效應(yīng)αi，再運(yùn)用廣義矩估計(jì)法（GMM估計(jì)法）對(duì)系數(shù)Ψnt進(jìn)行估計(jì)。具體步驟如下：

第一步，采用“組內(nèi)均值差分法”，對(duì)各個(gè)變量取平均值，得到：

Rit=αi+ft+∑nt=1ΨntRit，t-n+uit（5）

模型（5）減去模型（3）可去除時(shí)間效應(yīng)，得到：

Rit=α～i+∑nt=1ΨntRit，t-n+uit（6）

其中Rit=Rit-Rit，其他變量同理。

第二步，采用“前向均值差分法”，對(duì)各個(gè)變量的“未來(lái)值”取平均，得到：

Rit=α-i+∑nt=1ΨntRit，t-n+uit（7）

模型（7）減去模型（5）去除個(gè)體效應(yīng)，得到：

R⌒it=∑nt=1ΨntR⌒it，t-n+u⌒it?? （8）

其中R⌒it=Rit-Rit，其他變量同理。

最后，用GMM方法對(duì)擴(kuò)展的面板FAVAR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

六、實(shí)證研究結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的定向調(diào)控效應(yīng)

（一）構(gòu)建指標(biāo)體系（表2）

1.貨幣政策工具的選取和量化。本文研究不同類型的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的影響，因此選取的貨幣政策工具分為三類。一是傳統(tǒng)貨幣政策工具（y1）：包括貨幣供應(yīng)量（M1、M2）、一年期存款利率（D1）、三年定期存款利率（D3）、一年期貸款利率（L1）、一年LPR、1-5年貸款利率（L5）;二是數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具（y2）：包括差別存款準(zhǔn)備金率（分別用大型金融機(jī)構(gòu)存款準(zhǔn)備金率BR、中小金融機(jī)構(gòu)存款準(zhǔn)備金率MR代替）、抵押補(bǔ)充貸款余額（PLS）、支農(nóng)再貸款余額（RLA）、支小再貸款余額（RLS）;三是價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具（y3）：包括常備借貸便利余額（SLF）、中期借貸便利余額（MLF）。

2.農(nóng)業(yè)企業(yè)調(diào)控效果指標(biāo)體系的選取和量化。本文選用信貸可得性和盈利性作為衡量農(nóng)業(yè)企業(yè)調(diào)控效果的指標(biāo)。其中，信貸可得性用資產(chǎn)負(fù)債率（dar）表示，即資產(chǎn)負(fù)債率=總負(fù)債/總資產(chǎn);盈利性用營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率（opr）表示，即營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率=營(yíng)業(yè)利潤(rùn)/營(yíng)業(yè)總收入。對(duì)于農(nóng)業(yè)企業(yè)樣本的選取，出于數(shù)據(jù)可得性的考慮，本文選取A 股和新三板上市交易的農(nóng)業(yè)企業(yè)作為主要研究對(duì)象，并剔除ST農(nóng)業(yè)企業(yè)。由于運(yùn)用面板FAVAR模型進(jìn)行分析時(shí)，需要所有數(shù)據(jù)均為平行面板數(shù)據(jù)，故剔除農(nóng)業(yè)企業(yè)中資產(chǎn)負(fù)債率dar和營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率opr季度數(shù)據(jù)缺失值。經(jīng)過(guò)篩選，本文選取的農(nóng)業(yè)企業(yè)樣本數(shù)為105個(gè)。

3.宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集的選取和量化。本文中宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集變量的選取包括以下幾類：景氣指數(shù)類、產(chǎn)出類、價(jià)格指數(shù)類、利率匯率類、金融市場(chǎng)類、進(jìn)出口類等，共368個(gè)變量。

由于大部分結(jié)構(gòu)性貨幣政策從2014年開始實(shí)施，因此本文選取的樣本數(shù)據(jù)為2015年至2019年間的季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和中國(guó)人民銀行網(wǎng)站。其中對(duì)貨幣政策數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)按如下原則處理：（1）日數(shù)據(jù)和月度數(shù)據(jù)取季度平均，得到季度數(shù)據(jù);（2）用X12消除季節(jié)影響（存貸款利率和大、中小金融機(jī)構(gòu)存款準(zhǔn)備金率除外）;（3）如數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，則對(duì)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，如還不平穩(wěn)取一階差分，轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)數(shù)據(jù);（4）將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（二）實(shí)證檢驗(yàn)

1.提取公共因子。首先對(duì)傳統(tǒng)貨幣政策工具變量、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具變量和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具變量數(shù)據(jù)集提取一個(gè)公共因子，由此確定貨幣政策工具公共因子為3個(gè)，即傳統(tǒng)貨幣政策工具組合因子y1、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y2和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3。進(jìn)一步的，通過(guò)因子成分矩陣可以看出，y1中LPR、L5、D1、D3、M1、M2的成分系數(shù)分別為0.987、0.980、0.980、0.980、0.980、-0.856、-0.777，y1的解釋方差為87.86%，說(shuō)明y1較好地解釋了傳統(tǒng)貨幣政策工具組合，主要表現(xiàn)為傳統(tǒng)價(jià)格型貨幣政策工具的特征;y2中BR、MR、RLS、 PLS、 RLA的成分系數(shù)分別為-0.965、-0.965、0.927、0.894、0.738，y2的解釋方差為81.23%，說(shuō)明y2也較好地解釋了數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合;y3中SLF、MLF的成分系數(shù)分別為0.946、0.945，y3的解釋方差為89.53%，同樣說(shuō)明y3能夠較好的解釋價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合。

同樣，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集F進(jìn)行因子分析，最終確定兩個(gè)公共因子，并按照上節(jié)所述Bernanke等（2005）提出的兩部主成分分析法，剔除變量F中變量Y的信息，最終得到宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集F的兩個(gè)公共因子分別為f1、f2.

2.面板FAVAR模型。選取傳統(tǒng)貨幣政策工具組合因子y1、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y2、價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集因子f1、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集因子f2、農(nóng)業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率dar、農(nóng)業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率opr等7個(gè)變量構(gòu)建變量集Rit，代入模型（3），根據(jù)上文中所述的面板FAVAR模型估計(jì)方法，并結(jié)合Granger因果檢驗(yàn)、脈沖函數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。在對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)前，需要確定變量的滯后階數(shù)，根據(jù)AIC、BIC及HQIC準(zhǔn)則可以看出（如表3所示），本文選擇二階滯后變量進(jìn)行面板FAVAR模型估計(jì)。

（1）模型參數(shù)估計(jì)。運(yùn)用GMM估計(jì)法對(duì)擴(kuò)展的面板FAVAR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)果如表4，從中可以看出：

對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)信貸可得性的影響。傳統(tǒng)貨幣政策工具組合因子y1、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y2和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3在滯后一期均會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率dar產(chǎn)生影響，且數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y2和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3在滯后二期仍然對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率dar有顯著影響。通過(guò)系數(shù)可以看出，短期內(nèi)，結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的作用力度大于傳統(tǒng)貨幣政策工具，其中：y1對(duì)dar影響為負(fù)，從因子分析中的成分系數(shù)可知y1體現(xiàn)的是傳統(tǒng)價(jià)格型工具，因此利率提高會(huì)減少農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性;而y2、y3的系數(shù)為正，從因子分析中的成分系數(shù)可以看出y2為數(shù)量型工具，即定向增加農(nóng)業(yè)企業(yè)的可用資金，有助于提高農(nóng)業(yè)企業(yè)信貸可得性;y3雖然為價(jià)格型工具，但選取的指標(biāo)為數(shù)量型指標(biāo)，可以認(rèn)為隨著某種特定用途且價(jià)格較低的資金供應(yīng)量增加，是對(duì)政策扶持目標(biāo)企業(yè)的利好，同樣會(huì)提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性。因此，與傳統(tǒng)貨幣政策相比，結(jié)構(gòu)性貨幣政策更有利于獲得金融機(jī)構(gòu)信貸資金的支持，提高農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性。

對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)盈利性的影響。價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3的滯后二期對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率opr有影響顯著;而傳統(tǒng)貨幣政策工具組合因子y1、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y2對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率opr的影響不顯著。表明與傳統(tǒng)貨幣政策和數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策相比，價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策可以影響農(nóng)業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率opr，即使用價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策可以改善農(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利性，更有助于農(nóng)業(yè)企業(yè)的健康可持續(xù)性發(fā)展。

（2）Granger因果檢驗(yàn)。通過(guò)Granger因果檢驗(yàn)可以判斷各個(gè)變量之間是否存在因果關(guān)系，表5列出了傳統(tǒng)貨幣政策工具組合、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合與農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性和盈利性之間的因果關(guān)系。

通過(guò)Granger因果檢驗(yàn)表明，從農(nóng)業(yè)企業(yè)信貸可得性來(lái)看，傳統(tǒng)貨幣政策工具組合是農(nóng)業(yè)企業(yè)信貸可得性的單項(xiàng)格蘭杰原因，數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合與農(nóng)業(yè)企業(yè)信貸可得性互為格蘭杰因果。

從農(nóng)業(yè)企業(yè)盈利性來(lái)看，數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合是農(nóng)業(yè)企業(yè)盈利性的單項(xiàng)格蘭杰原因，而價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合與農(nóng)業(yè)企業(yè)盈利性互為格蘭杰因果。

由此可見，傳統(tǒng)貨幣政策和結(jié)構(gòu)性貨幣政策都會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性產(chǎn)生影響，同時(shí)結(jié)構(gòu)性貨幣政策還會(huì)影響農(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利性。此外，為提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性和盈利性也會(huì)促使中央銀行運(yùn)用不同類型的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，這恰恰體現(xiàn)了央行運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策的設(shè)計(jì)初衷，使金融資源在“量”和“價(jià)”上對(duì)特定領(lǐng)域和政策扶持企業(yè)（如農(nóng)業(yè)企業(yè)）產(chǎn)生傾斜。

（3）脈沖函數(shù)分析。為了更好地刻畫變量間相互影響的動(dòng)態(tài)特征，本文模擬了傳統(tǒng)貨幣政策工具組合因子y1、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y2、價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3分別對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率dar和農(nóng)業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率opr的脈沖響應(yīng)函數(shù)。通過(guò)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，使用蒙特卡洛模擬了800次得到在95%的置信區(qū)間內(nèi)的脈沖響應(yīng)函數(shù)，如圖2所示。

從圖2中可知，當(dāng)傳統(tǒng)貨幣政策工具組合因子y1發(fā)起一個(gè)正向沖擊后，農(nóng)業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率dar開始逐漸下降，在第3期達(dá)到最大值，隨后影響效果相對(duì)平穩(wěn)并緩慢趨于零，可見提高利率會(huì)降低農(nóng)業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率。

當(dāng)數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y2發(fā)起一個(gè)正向沖擊后會(huì)迅速提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率dar，在第3期達(dá)到最大值，隨后政策效應(yīng)開始減弱且逐漸趨于零;同樣，價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3發(fā)起一個(gè)正向沖擊后會(huì)同樣提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率dar，在第5期達(dá)到最大值，隨后政策效應(yīng)開始減弱且逐漸趨于零。

由此可見，傳統(tǒng)貨幣政策、數(shù)量型和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策均會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性產(chǎn)生影響。其中，結(jié)構(gòu)性貨幣政策短期內(nèi)對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性影響較大，且作用效果更持久。

圖3顯示當(dāng)發(fā)起一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后，傳統(tǒng)貨幣政策工具組合因子y1、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y2、價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率opr的沖擊。從脈沖響應(yīng)函數(shù)可知，y1、y2對(duì)opr的影響在95%的置信區(qū)間不顯著，即傳統(tǒng)貨幣政策工具組合和數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利性沒有顯著影響;而當(dāng)價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合因子y3發(fā)起一個(gè)正向沖擊后，開始時(shí)對(duì)opr的影響并不顯著，在第一期過(guò)后便對(duì)opr有顯著影響，并在第2期達(dá)到最大值，隨后緩慢下降，最終趨于零，說(shuō)明y3可以影響農(nóng)業(yè)企業(yè)的opr，但存在滯后效應(yīng)。

由此看見，傳統(tǒng)貨幣政策和數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率的影響不顯著，而價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策能夠?qū)r(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利性產(chǎn)生影響，但存在滯后效應(yīng)。因此，中央銀行可以根據(jù)不同的政策目標(biāo)，選擇不同的結(jié)構(gòu)性政策工具，實(shí)現(xiàn)貨幣政策的“精準(zhǔn)發(fā)力”。

七、本文結(jié)論

本文首先從理論層面上分析了結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的傳導(dǎo)路徑，接著基于農(nóng)業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，運(yùn)用擴(kuò)展的面板FAVAR模型，實(shí)證考察了2015年1季度到2019年4季度間，傳統(tǒng)貨幣政策工具組合、數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性和盈利性的作用效果。得出以下結(jié)論：一是考慮到與傳統(tǒng)貨幣政策的差異性、特殊性和創(chuàng)新性等維度，本文認(rèn)為結(jié)構(gòu)性貨幣政策可以通過(guò)預(yù)期作用路徑、利率與成本收益路徑、信貸與定向支持路徑和風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償路徑進(jìn)行傳導(dǎo)。二是運(yùn)用擴(kuò)展的面板FAVAR模型，結(jié)合GMM估計(jì)、Granger因果檢驗(yàn)和脈沖函數(shù)分析表明，數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合和價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合可以對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性產(chǎn)生影響，即運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策能夠提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的信貸可得性，且作用力度大于傳統(tǒng)貨幣政策。三是數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利性影響不顯著，而價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具組合對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的盈利性有顯著影響，但存在滯后效應(yīng)。因此，價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具對(duì)緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)融資困境的有效性要大于數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具，更有利于農(nóng)業(yè)企業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。

結(jié)合實(shí)際，本文給出以下政策啟示。一是作為傳統(tǒng)貨幣政策的有益補(bǔ)充，結(jié)構(gòu)性貨幣政策可以通過(guò)不同的傳導(dǎo)路徑進(jìn)行傳導(dǎo)，有助于疏通貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制，引導(dǎo)存量和增量資金流向農(nóng)業(yè)企業(yè)，緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資困境。二是在實(shí)際操作中，中央銀行可以嘗試從數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具向價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具轉(zhuǎn)變，通過(guò)SLF、MLF和TMLF等價(jià)格型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具構(gòu)建各期限利率走廊上限，合理引導(dǎo)社會(huì)融資成本下行，再輔以定向降準(zhǔn)、再貸款等數(shù)量型結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具加大對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)定向支持，實(shí)現(xiàn)貨幣政策的“精準(zhǔn)發(fā)力”，更有利于政策扶持企業(yè)的健康可持續(xù)性發(fā)展。三是發(fā)揮政策合力，為了把更多的金融資源配置到農(nóng)村重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)，提升結(jié)構(gòu)性貨幣政策的定向調(diào)控效果，還需要財(cái)政、地方政府的激勵(lì)政策和金融監(jiān)管政策協(xié)調(diào)配合，實(shí)施“激勵(lì)相容”機(jī)制，使中央銀行的“精準(zhǔn)滴灌”更具實(shí)效，實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 易綱.堅(jiān)守幣值穩(wěn)定目標(biāo)實(shí)施穩(wěn)健政策 [R/OL].[2019-12-01].求是http：//www.qstheory.cn/dukan/qs/2019-12/01/c_1125288270.htm.

[2] Cole T， Sampson G， Zia B. Prices or knowledge？ What drives demand for financial services in emerging markets？ [J]. The Journal of Finance， 2011，66（6）： 1933-1967.

[3] Mishkin F.S. Monetary Policy Strategy： Lessons from the Crisis [R].National Bureau of Economic Research， 2011.

[4] 卞志村，孟士清.擴(kuò)大內(nèi)需、需求結(jié)構(gòu)調(diào)整與我國(guó)貨幣政策工具[J].上海金融，2014（4）：3-9，116.

[5] 巴曙松，曾智，王昌耀.非傳統(tǒng)貨幣政策的理論、效果及啟示[J].國(guó)際經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2018（2）：146-162.

[6] Bauer D.， Neely J. International Channels of The Feds Unconventional Monetary Policy. Journal of International Money & Finance， 2012，44（3）：24-46.

[7] 劉瀾飚，尹海晨，張靖佳.中國(guó)結(jié)構(gòu)性貨幣政策信號(hào)渠道的有效性研究[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)，2017，37（3）：12-22.

[8] Cecioni M.， Ferrero G. and Secchi A. Unconventional Monetary Policy in Theory and in Practice [J]. Social Science Electronic Publishing， 2011（3）：102-124.

[9] Peersman G. Macroeconomic Effects of Unconventional Monetary Policy in the Euro Area， Cepr Discussion Papers， 2011，28（7）：1138-1164.

[10]胡育蓉，范從來(lái).結(jié)構(gòu)性貨幣政策的運(yùn)用機(jī)理研究[J].中國(guó)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，2017（5）： 25-33.

[11]馬理，婁田田，牛慕鴻.定向降準(zhǔn)與商業(yè)銀行行為選擇[J].金融研究，2015（9）： 82-95.

[12]鄭壽明，吳滋興，張茂林，等.農(nóng)村金融創(chuàng)新與政策支持問(wèn)題研究—基于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略視角[J].福建金融，2019（5）：21-26.

[13]孫少巖，劉芮嘉.我國(guó)結(jié)構(gòu)性貨幣政策執(zhí)行效果的檢驗(yàn)[J].商業(yè)研究，2019（10）：43-54.

[14]黎齊.中國(guó)央行定向降準(zhǔn)政策的有效性一一基于雙重差分模型的實(shí)證研宄[J].財(cái)經(jīng)論叢，2017（4）：37-46.

[15]張克菲，吳晗.結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具如何影響利率傳導(dǎo)機(jī)制？——基于 SLF、MLF和 PSL的實(shí)證研究[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2018（11）：15-21.

[16]萬(wàn)沖，朱紅.中國(guó)結(jié)構(gòu)性貨幣政策的效果評(píng)估及優(yōu)化思路[J].學(xué)術(shù)論壇，2017（4）：83-91.

[17]Bernanke B.， Boivin J.， Eliasz P. Measuring the Effects of Monetary Policy-a Factor Augmented Vector Autoregressive Approach[J]. The Quarterly Journal Of Economics， 2005（1）：387-422.

[18]歐陽(yáng)志剛，薛龍.新常態(tài)下多種貨幣政策工具對(duì)特征企業(yè)的定向調(diào)節(jié)效應(yīng)[J].管理世界，2017（2）：53-66.

Research on Transmission Path and Regulation Effect of Structural Monetary Policy：

From the Perspective of Alleviating the Financing Difficulties of Agricultural Listed

Enterprises

CHENG Lu，HE Guang-wen

（College of Economics and Management，China Agricultural University， Beijing 100083，China）

Abstract：The directional regulation effect of structural monetary policy will vary greatly with the use of different policy instruments.This paper examines the transmission path and effect of structural monetary policy on agricultural enterprises.Considering the characteristics of difference， particularity and innovation， structural monetary policy can be conducted through expected path， interest rate and cost-benefit path， credit and directional support path， risk transfer and risk compensation path.Based on the micro data of agricultural enterprises， this paper uses the expanded panel FAVAR model to analyze the empirical results，finding the combination of quantitative and price structural monetary policy instruments will affect the credit availability of agricultural enterprises， and the effect is stronger than that of traditional monetary policy;the combination of quantitative structural monetary policy instruments has no significant impact on the profitability of agricultural enterprises， while the combination of price structured monetary policy instruments has a significant impact on the profitability of agricultural enterprises， but there is a lag effect.Therefore， adopting structural monetary policy instruments with price type as the main factor and quantity type as the supplement will be more conducive to alleviating the financing difficulties of agricultural enterprises and achieving rural revitalization and sustainable development.

Key words：structural monetary policy; agricultural enterprises; transmission path; panel FAVAR model; regulation effect

（責(zé)任編輯：李江）

收稿日期：2020-06-30

作者簡(jiǎn)介：程璐（1982-），女，吉林德惠人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士后，研究方向：貨幣政策、農(nóng)村金融;何廣文（1963-），男，四川達(dá)州人，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：農(nóng)村金融、普惠金融。

基金項(xiàng)目：中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：2020M670530。